【人脸识别】基于matlab GUI人脸实时检测与跟踪【含Matlab源码 673期】

2024-04-11 07:48

本文主要是介绍【人脸识别】基于matlab GUI人脸实时检测与跟踪【含Matlab源码 673期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:海神之光
🏆代码获取方式:
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理(进阶版)
路径规划(Matlab)
神经网络预测与分类(Matlab)
优化求解(Matlab)
语音处理(Matlab)
信号处理(Matlab)
车间调度(Matlab)

⛄一、简介

如何在视频流中检测到人脸以及人脸追踪。对象检测和跟踪在许多计算机视觉应用中都很重要,包括活动识别,汽车安全和监视。所以这篇主要总结MATLAB的人脸检测和跟踪。
首先看一下流程。检测人脸——>面部特征提取——>脸部追踪。

⛄二、部分源代码

unction varargout = facedetecion(varargin)
% FACEDETECION MATLAB code for facedetecion.fig
% FACEDETECION, by itself, creates a new FACEDETECION or raises the existing
% singleton*.
%
% H = FACEDETECION returns the handle to a new FACEDETECION or the handle to
% the existing singleton*.
%
% FACEDETECION(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in FACEDETECION.M with the given input arguments.
%
% FACEDETECION(‘Property’,‘Value’,…) creates a new FACEDETECION or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before facedetecion_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to facedetecion_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help facedetecion

% Last Modified by GUIDE v2.5 01-May-2017 19:18:42

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @facedetecion_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @facedetecion_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before facedetecion is made visible.
function facedetecion_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to facedetecion (see VARARGIN)

% Choose default command line output for facedetecion
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes facedetecion wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = facedetecion_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global myvideo myvideo1;
[fileName,pathName] = uigetfile(‘.’,‘Please select an video’);%文件筐,选择文件
if(fileName)
fileName = strcat(pathName,fileName);
fileName = lower(fileName);%一致的小写字母形式
else
% J = 0;%记录区域生长所分割得到的区域
msgbox(‘Please select an video’);
return; %退出程序
end

% boxlnserter = vision.ShapeInserter(‘BorderColor’,‘Custom’,‘CustomBorderColor’,[255 0 0]);
% videoOut = step(boxlnserter,videoFrame,bbox);
myvideo = VideoReader(fileName);
nFrames = myvideo.NumberOfFrames
vidHeight = myvideo.Height
vidWidth = myvideo.Width
mov(1:nFrames) = struct(‘cdata’,zeros(vidHeight,vidWidth,3,‘uint8’),‘colormap’,[]);
B_K = read(myvideo,1);
axes(handles.axes1);
imshow(B_K);

% myvideo = VideoReader(fileName);
% nFrames = myvideo.NumberOfFrames
% vidHeight = myvideo.Height
% vidWidth = myvideo.Width
% mov(1:nFrames) = struct(‘cdata’,zeros(vidHeight,vidWidth,3,‘uint8’),‘colormap’,[]);
% B_K = read(myvideo,1);
% axes(handles.axes1);
% imshow(B_K);
% — Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
global myvideo myvideo1;
nFrames = myvideo.NumberOfFrames
vidHeight = myvideo.Height
vidWidth = myvideo.Width
mov(1:nFrames) = struct(‘cdata’,zeros(vidHeight,vidWidth,3,‘uint8’),‘colormap’,[]);
faceDetector = vision.CascadeObjectDetector();
% videoFileReader = vision.VideoFileReader(fileName);
% videoFrame = step(videoFileReader);

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]戴骊融,陈万米,郭盛.基于肤色模型和SURF算法的人脸识别研究[J].工业控制计算机. 2014,27(02)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【人脸识别】基于matlab GUI人脸实时检测与跟踪【含Matlab源码 673期】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/893483

相关文章

Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤

《Python与MySQL实现数据库实时同步的详细步骤》在日常开发中,数据同步是一项常见的需求,本篇文章将使用Python和MySQL来实现数据库实时同步,我们将围绕数据变更捕获、数据处理和数据写入这... 目录前言摘要概述:数据同步方案1. 基本思路2. mysql Binlog 简介实现步骤与代码示例1

Python脚本轻松实现检测麦克风功能

《Python脚本轻松实现检测麦克风功能》在进行音频处理或开发需要使用麦克风的应用程序时,确保麦克风功能正常是非常重要的,本文将介绍一个简单的Python脚本,能够帮助我们检测本地麦克风的功能,需要的... 目录轻松检测麦克风功能脚本介绍一、python环境准备二、代码解析三、使用方法四、知识扩展轻松检测麦

基于Spring Boot 的小区人脸识别与出入记录管理系统功能

《基于SpringBoot的小区人脸识别与出入记录管理系统功能》文章介绍基于SpringBoot框架与百度AI人脸识别API的小区出入管理系统,实现自动识别、记录及查询功能,涵盖技术选型、数据模型... 目录系统功能概述技术栈选择核心依赖配置数据模型设计出入记录实体类出入记录查询表单出入记录 VO 类(用于

SQL Server跟踪自动统计信息更新实战指南

《SQLServer跟踪自动统计信息更新实战指南》本文详解SQLServer自动统计信息更新的跟踪方法,推荐使用扩展事件实时捕获更新操作及详细信息,同时结合系统视图快速检查统计信息状态,重点强调修... 目录SQL Server 如何跟踪自动统计信息更新:深入解析与实战指南 核心跟踪方法1️⃣ 利用系统目录

深入浅出SpringBoot WebSocket构建实时应用全面指南

《深入浅出SpringBootWebSocket构建实时应用全面指南》WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议,这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot如何集成WebS... 目录前言为什么需要 WebSocketWebSocket 是什么Spring Boot 如何简化 We

PyQt5 GUI 开发的基础知识

《PyQt5GUI开发的基础知识》Qt是一个跨平台的C++图形用户界面开发框架,支持GUI和非GUI程序开发,本文介绍了使用PyQt5进行界面开发的基础知识,包括创建简单窗口、常用控件、窗口属性设... 目录简介第一个PyQt程序最常用的三个功能模块控件QPushButton(按钮)控件QLable(纯文本

Linux系统性能检测命令详解

《Linux系统性能检测命令详解》本文介绍了Linux系统常用的监控命令(如top、vmstat、iostat、htop等)及其参数功能,涵盖进程状态、内存使用、磁盘I/O、系统负载等多维度资源监控,... 目录toppsuptimevmstatIOStatiotopslabtophtopdstatnmon

C++ 检测文件大小和文件传输的方法示例详解

《C++检测文件大小和文件传输的方法示例详解》文章介绍了在C/C++中获取文件大小的三种方法,推荐使用stat()函数,并详细说明了如何设计一次性发送压缩包的结构体及传输流程,包含CRC校验和自动解... 目录检测文件的大小✅ 方法一:使用 stat() 函数(推荐)✅ 用法示例:✅ 方法二:使用 fsee

使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统

《使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统》:本文主要介绍使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统,这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色(红... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间详解

OpenCV实现实时颜色检测的示例

《OpenCV实现实时颜色检测的示例》本文主要介绍了OpenCV实现实时颜色检测的示例,通过HSV色彩空间转换和色调范围判断实现红黄绿蓝颜色检测,包含视频捕捉、区域标记、颜色分析等功能,具有一定的参考... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间